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1.MySql的架构
自己简单画画,加深一下记忆;
- 连接层的主要工作----->
本地 sock 通信以及基于客户端/服务端工具通信。负责着连接处理、授权认证、安全方案。
- 第二个服务层;简单的画图可看到:
- SQL接口处理:
SQL 的分析和优化及部分内置函数的执行; - 解析器:服务器会解析查询并创建相应的内部解析树;
- SQL优化:例如:确定查询表的顺序;是否利用素引;然后再生成相应的执行操作;
- 缓存处理:比如说用的是查询语句;服务器可以查询内部缓存;
- SQL接口处理:
- 存储引擎层:
负责数据的存储和提取，服务器会经过API 与存储引擎进行通信,所以说想要啥功能就用啥引擎呗. - 数据存储层:
将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，可以与存储引擎交互。
2.MySql的存储引擎(表类型)
存储引擎: 在 MySQL 中用于存储、处理和保护数据的核心服务。 ;用不同的技术实现; 具有不同的配套的相关功能;
查看我的数据库支持都支持啥引擎?
SHOW ENGINES;
默认用的就是InnoDB引擎;所以之前写建表语句的时候,有时候可能忘记写了指定的引擎也没关系,它就用了默认的;
查看数据表的引擎
SHOW TABLE STATUS LIKE '数据表的表名';
修改引擎
比如要修改默认引擎
将 mysql.ini 中 default-storage-engine=InnoDB，重启服务.
创建数据表时指定使用引擎:
建表时指定 CREATE TABLE 表名(...)ENGINE=MYISAM;
创建数据表后修改引擎
建表后修改 ALTER TABLE 表名 ENGINE = INNODB;
主要就是看看MyISam 和Innodb的区别吧
- 支持事务,支持外键,表锁,行锁,支持缓存,全文索引,主键自增,但是
不存储总行数,适合于处理增,删,改(修改语句较多) 场景.
- 支持表锁,支持全文索引;
不支持事务,外键,行锁,可以存储表的总行数;
3.数据库索引
比如说,现在在某个表中有很多很多的数据,你还想快点查询到第8000万的那行数据信息;要是select * from '表名' where id = 80000000 ;这还不得等到第二天吗🐶;
这要是实际的项目,好家伙,用户直接卸载跑路了;
那么,考虑考虑用用数据库索引呗.
简单来说: 索引就是 已经排好序的;支持快速查找的;可以帮助数据库高效获取数据的一种数据结构.
基本原理
索引类似于书的目录，借助索引，执行查询时不必扫描整个表就能够快速地找到所需要的数据。
使用索引的优点缺点
-
提高数据检索的效率,降低数据库的 IO 成本;
-
通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低了 CPU 的消耗;
- 索引要保存
主键与索引字段,害得要指向实体表的记录,那么必然占用磁盘空间。 - 我们对表数据进行更改(增删改)操作时,
害得要维护对应的索引信息.
索引创建的原则
可以创建索引的状况---->
- 主键自动建立唯一索引 ;(这个索引他自己就创建了,你没办法吧)
- 频繁作为查询条件的字段应该创建索引;(可以理解为热点数据吧,这必须得整个索引)
- 涉及到外键的话,建议用用索引呗
- 查询得要
排序或者分组字段,也建议用用索引.
- 数据表的记录特别少的那种,就没必要用索引了.
新增,修改,删除频繁的表,你这要是创建索引,好家伙,维护索引表还不如别创建呢- 不是查询条件的列,也别用索引了,不用它还给它创建索引干啥.
- 数据重复且分布均匀的,[比如说数据表中的性别字段],也没有必要用索引.
索引分类
- (1)主键索引
上主键索引
ALTER TABLE 表名 add PRIMARY KEY 表名(列名);
删除主键索引
ALTER TABLE 表名 drop PRIMARY KEY
比如咱这个管理员表的主键Id索引
- (2)单值索引
创建单值索引
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名);
删除索引：
DROP INDEX 索引名;
CREATE INDEX t_singlevalue_account ON t_admin(account);
测试使用
- (3)唯一索引
创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX
删除索引
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
- (4)组合索引(复合索引)
创建组合索引
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列 1,列 2...)
删除组合索引
DROP INDEX 索引名 ON 表名;
那么如果说要写查询条件的话,注意遵守组合索引最左前缀原则; 也就是说你要是想用组合索引里面的列作为查询条件时,必须包含组合索引中的最左列;
比如说,现在给我的这个表里,包含了三个列字段;现在我给A列,B列用了组合索引;暂且称呼A列为最左列字段,B列为最右列字段;
在这个案例中,遵守组合索引最左前缀原则;就是说你想用组合索引;条件里面得有A列;
组合索引不失效的情况
select * from table where c=’’ and a=’’
select * from table where a=’’ and b=’’
.................
组合索引失效情况;这里条件没包含A列
select * from table where b=’’ and c=’’
- (5)全文索引
创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX 索引名 ON 表名(字段名) WITH PARSER ngram;
那么用了全文索引的列,咋给它模糊查询捏
SELECT 结构 FROM 表名 WHERE MATCH(列名) AGAINST(搜索词')
案例,试试吧,就在之前和小伙伴一起写的demo项目中试试;
之前我们那个系统正好有个根据新闻标题关键字搜索新闻的需求,当时我用的是模糊查询呢;
OK,为了方便,我直接写SQL语句试试;
为新闻表的标题列;创建全文索引;
CREATE FULLTEXT INDEX news_keyworld ON news(title) WITH PARSER ngram;
试试吧
SELECT * FROM news WHERE MATCH(`title`) AGAINST('中文');
还可以查询你这个表用到了啥索引哦
查看索引：
SHOW INDEX FROM 表名;
试试吧
#查询用了啥索引;
SHOW INDEX FROM news;
索引的数据结构
-
数据结构 (五) — [二分搜索树 (Java)]
-
数据结构(十) —[实现平衡树(AVL Tree)]
-
学习数据结构笔记(13) — [多路查找树的概念以及原理说明]
咱们这个mysql Innodb引擎默认使用 B+树;
- 排好序的节点,
一个节点可以存储多个数据;由于横向扩展, 树的高度降低. 非叶子节点不存储数据,只存储索引,所以可以存储更多的索引;- 数据记录都存放在叶子节点中;(
找到了索引,也就找了数据) - 所有叶子节点之间都有一个链指针,特适合区间查询;
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引: 找到了索引,就找到了数据;比如说主键就是聚簇索引
非聚簇索引 :找到了索引但没有找到数据, 还得根据主键进行回表查询;
注意: MyISAM 引擎采用的是非聚簇式设计,
